Estimation par maximum de vraisemblance

L'estimation par maximum de vraisemblance (EMV) est une méthode paramétrique d'usage général pour estimer les paramètres inconnus d'un modèle statistique, en trouvant les valeurs de paramètres qui rendent les données observées les plus probables. Formalisée par R. A. Fisher dans son article fondateur de 1922 dans les Philosophical Transactions of the Royal Society, l'EMV est devenue le paradigme dominant de l'estimation des paramètres en statistique moderne et constitue le moteur fondamental de la régression logistique, des modèles linéaires généralisés, de la modélisation par équations structurelles et de pratiquement toutes les procédures d'inférence paramétrique.